第 5 回実践的 IT 教育シンポジウム (rePiT2019) 論文集

自動発注問題を題材とした実践的人材育成コースにおける授業改善の報告
佐伯 幸郎

福安 直樹

中村 匡秀

楠本 真二

神田 哲也

市川 昊平

吉田 真一

AiBiC 関西では，社会の要請に応え，ビッグデータ処理技術，人工知能技術，クラウド技術などを用いて，新しいビジネスや価値を創出するといった社会の具体的な課題をチームで解決できる人材の育成を目的とした教育コース，
AiBiC Spiral を行っている．本稿では，2017 年度の実施において明らかになった受講生が期待する教育内容と本教育コースとのミスマッチや演習環境に対する課題と，これ対し 2018 年度に改善活動として行った自己評価シートによる教育目的に対する内的動機づけの啓発，演習環境の改善に対する取り組み，またアンケートの結果にもとづく改善の確認について報告する．
AiBiC Kansai oﬀers an education course, AiBiC Spiral designed to develop abilities to solve individual
social issues such as creating new business and values by using Big Data, artificial intelligence, and Cloudtechnologies in team work. In this paper, we describe the mismatch between the actual contents of ourcourse and the student expectations, and point out the problems of the class environment from the resultsof 2017. And then, we report our eﬀorts to encourage the intrinsic motivation of the students towards theeducational goal using self-assessment sheets and the eﬀorts to improve the class environment, and verify
the improvements of the course of 2018 based on the student questionnaires.

システム分野，ビジネスシステムデザイン分野の 4 分

1 はじめに野において実践的な人材教育を行っている [10] [9]．

enPiT「成長分野を支える情報技術人材の育成拠点

我々は，ビッグデータ・AI 分野（通称：enPiT AiBiC）の形成」は文部科学省が推進する産学協働の実践教[3] の取り組みの一つとして，関西圏を中心に，2018

育によって高度 IT 人材を育成する取り組みであり，

年度現在 14 の大学・高等専門学校（以下，高専）おビッグデータ・AI 分野，セキュリティ分野，組込み

よび 22 の連携企業との協働で AiBiC 関西を構成
し，教育コース AiBiC Spiral を実施している [1]．

An empirical report of nurturing practical engineer
course based on questionnaire results for students
Sachio Saiki, Masahide Nakamura, 神戸大学大学院システム情報学研究科, Graduate School of System Informatics, Kobe University.
Naoki Fukuyasu, 和歌山大学システム工学部, Faculty of
Systems Engineering, Wakayama University.
Tetsuya Kanda, Shinji Kusumoto, 大阪大学大学院情報科学研究科, Graduate School of Information Scienceand Technology, Osaka University.
Kohei Ichikawa, 奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科, Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology.
Shinichi Yoshida, 高知工科大学情報学群, School of Information, Kochi University of Technology.

AiBiC Spiral ではビッグデータ処理，人工知能，クラウド技術を融合した現実的な課題の一つとして，スーパーマーケットにおける自動発注問題を題材とした

PBL を実施している．自動発注問題は長期間に渡る小売の販売のビッグデータ処理，データの解析，機械学習による予測モデル構築という人工知能の基礎，
それらを結合したプログラムの実装とクラウド上のサービス活用といった技術を必要とし，全体の規模からも PBL 課題として適しているため採用している．

AiBiC 関西では 2017 年度に 52 名の学生を受け入れて AiBiC Spiral を実施したが，1 年間の実施を通して受講生が期待する教育内容と本教育コースとの習に相当するコースである．対象学年は大学 3 年またミスマッチや演習環境に対する課題が明らかとなったは 4 年，高専専攻科 1 年または 2 年とし，所属する[7]．そこで，2018 年度の実施では，教育コースの継学部・学科などには制限を設けず，幅広く学生を受け続的な改善活動の一環として自己評価シートによる入れている．PBL の題材として我々は，ビッグデー

教育目的に対する内的動機づけの啓発，演習環境の改タ処理技術，人工知能技術，クラウド技術の融合した善に対する施策などを試みた．本稿では教育コースの現実的な課題である，スーパーマーケットにおける自改善に向けた 2018 年度のこれらの取り組みとその結動発注問題を題材として設定し，本課題の解決を通し果について報告する．本稿が今後の PBL を用いた教て，ビッグデータ処理技術，人工知能技術，クラウド

育の一助となることを期待する．

技術の応用技術を効率的に身につけることを目指す．
以下，AiBiC Spiral の各項目の概要を述べる．

2 AiBiC 関西の教育コース

2. 2. 1 基礎知識学習補助

2. 1 教育目標

各校で行われる基礎知識学習は，主に PBL 基礎に

現代社会の課題解決においては，ビッグデータ・必要となる前提知識の習得を目的とするが，各校の実

AI・クラウド技術の活用は欠かせない．世の中には施内容は厳密には同一とならない．そのため，PBL

処理しきれない大量のデータがあふれ，これらを活開始時の前提知識の共通化を目的とし，前期期間中に用して新たな価値を創出することが喫緊の課題となっひと月に 1 度の割合でビッグデータ・AI・クラウドている．一方で，多くの課題は個人の力で解決できる技術に関してそれぞれ集中講義として 5 コマの基礎

ものではなくなり，チームによる解決が求められてい

知識学習補助を開講する．本講義は，3 コマの座学・る．そこで AiBiC 関西ではそのような社会の要請に演習，2 コマの企業セミナーから構成され，前半の座応えるため，ビッグデータ処理技術，人工知能技術，

学・演習ではそれぞれの分野に対する俯瞰的な知識をクラウド技術などを用いて，新しいビジネスや価値を身に付けることを目的とし，幅広いトピックを演習を創出するといった社会の具体的な課題をチームで解決

中心とし学習する．また，後半の企業セミナーでは，できる人材の育成を目的とした教育を行う．

それぞれの分野に関する技術を先進的に取り入れて技術に対する知識は，座学・演習を通じ修得できるいる連携企業により，実際の企業での利活用例やそのが，チームで課題を解決するためには，コミュニケー

技術説明などについての講演を行い，受講生が学ぶ知ション力やリーダーシップが必要となり，そのような識が今後どのように役立つかの理解を促す．また，基力は座学だけを通じて修得することは難しい．そのた

礎知識学習補助の最後にこれまでそれぞれ独立で学め，我々はファシリテーション演習や PBL を通じてんた各分野がどのように連携しているか，また PBL

実際にチーム活動を体験することによりチーム活動

で具体的にどのように利用されるのかを学習するたに関する力の修得を目指している．

め総合演習を行う．

2. 2. 2 PBL 基礎
2. 2 カリキュラム概要

PBL 基礎では基礎知識学習および補助講義で修得

AiBiC 関西の教育プログラムは，enPiT におけるした技術をもとに，チームで課題解決を行う．PBL

教育方針のフレームワーク [4] に基づき，各校で実施

基礎の主な目標は，チームでの進め方を体験し，一通

されるビッグデータ・AI・クラウド技術に関連する基りの PBL 遂行に必要なシステムを構築できるように

礎知識学習，夏季の集中講義から後期にかけて実施なることである．PBL 基礎では，具体的なチーム活される基礎 PBL，各校で実施され，PBL で培った動に先駆け今後の活動を円滑に進めるために必要と知識を活用する発展学習から設計されている．AiBiCなるファシリテーションに関する講義を 1 日行う．本Spiral は基礎知識学習補助・PBL 基礎，PBL 発展を

講義は会議やプロジェクトを円滑に進めるための様々

実施し，この教育プログラム中の基礎 PBL，発展学な手法について修得するものであり，実際のチーム活動におけるコンセンサスのとり方，タイムマネージメ

ウドサービスを実現する上で要素技術となる仮想計

ントの重要性など PBL 遂行において重要なスキルと算機技術に関して詳しく解説し，クラウドサービス

なる．受講生はファシリテーションスキルの修得後，が有する柔軟さや，迅速な拡張性などの特徴が仮想PBL に取り組むことになる．

計算機技術によってどのように実現されるのかを学

2. 2. 3 PBL 発展

習した．また，この講義の後に実施されるビッグデー

PBL 発展は PBL 基礎の課題をもとに，より大規模

タや機械学習の講義で使用する Amazon Web Ser-に拡張された課題を対象とする．PBL 発展では PBL

vices（AWS）[2] の Elastic MapReduce（EMR）や，基礎で行っていたような対面でのチーム活動と併せ，Azure Machine Learning Studio [5] [8]（Azure ML）

講義時間外での遠隔によるチーム活動による課題へなどのクラウド上のビッグデータおよび機械学習プの取り組みを行う．ここでの主な目標は，受講生チー

ラットフォームサービスに関して概説した．演習でム自身によるプロジェクトマネージメントの体験とそは，クラウドを構成する仮想計算機がいかに容易かつの重要性の認識である．PBL 基礎では，あらかじめ迅速に生成できるのか，計算機リソースを制御するソ規定された講義時間の枠内で教員によりスケジュール

フトウェア技術に関して理解を深めるため，AWS 上

管理がされたチーム活動を行っていた．PBL 発展での EC2 サービスを利用した仮想計算機環境構築の演は活動に関する制約は講義時間ではなく，最終的な成習を実施した．演習環境としては，OS 標準のブラウ

果物の完成になる．そのためチーム活動に利用可能な

ザ（Microsoft Edge）と各受講生の端末にあらかじめ時間がチームの裁量で決めれるようになり，より自由導入を行った RLogin を利用した．

度の高いチーム活動が実施可能となる．一方で教員にクラウド技術に関する企業セミナーは，株式会社

管理されないチーム活動はタスクやスケジュール管理

NTT データ・楽天株式会社により開催され，自社内などのプロジェクトマネージメントにプロジェクトので開発されたクラウドを活用した設計ツールの紹介

成否が大きく支配される．このような体験を通じプロや，自社サービスを開発する際にクラウドを活用する

ジェクトマネージメントの重要性に受講生自身が自発ことによる利点などについて講演が行われた．

的な気付きとして身につけることによる本教育コー

ビッグデータ処理技術

スの目指すチーム活動に関する力の修得を目指す．

ビッグデータ処理技術の講義では，ビッグデータの定義や活動事例を紹介した後，MapReduce の考

3 2017 年度におけるカリキュラムの実施

え方について解説した．データ処理の流れを理解し

3. 1 2017 年度の実施概要

実践するために，基礎部分の説明の後は演習中心の

AiBiC 関西では，2017 年度は，情報系の学部に所設計となっている．演習では，コーディングの前に属する 7 大学・1 高専から 52 名の受講生（大学 3 年

MapReduce の考え方を身に着けるため，まずアナロ

生 44 名，4 年生 4 名，専攻科 2 年 4 名）を受け入れ

グなチーム演習として，チームメンバーをワーカノーて実施した．5 月〜8 月に月に 1 度基礎知識学習補助

ドに見立てた記号計数ゲームを実施する．その後，の後，9 月に 5 日間の PBL 基礎を連続して行い，10使用するツールをローカル環境の Apache Hadoop，〜12 月に PBL 発展と最終成果発表会を行った．受EMR へと順次移行し，本格的なビッグデータ処理の講生は，大阪大学中之島センターに集まり，個別技術演習を行った．演習環境としては各受講生の端末にあの習得や 5〜6 名の 9 チームに分かれて PBL を実施

らかじめ導入を行った eclipse 上で Java によるコー

した．

ディングを行った．

3. 1. 1 基礎知識学習補助

ビッグデータ技術に関する企業セミナーでは，富士クラウド技術フイルムホールディングス株式会社により，自社・グクラウド技術の講義では，クラウド技術の発展に関

ループ会社でのビッグデータ分析基盤構築やビジネス

してその歴史的な背景を含めて解説した．特に，クラへの展開例などについて講演が行われた．

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図1

PBL で開発する自動発注システムの概要

AI 技術
AI の講義は，人工知能に関する包括的な知識習得

その後，各自でモデル構築を工夫する演習を行った．

3. 1. 3 PBL 基礎を目的とした講義である．講義では，近年注目されてPBL 基礎では小売店における商品発注業務を自動いる機械学習に基づく人工知能だけに限らず，旧来の化する自動発注プログラムの開発を題材としている．

エキスパートシステムによる人工知能や人工知能分野

我々が設定した自動発注問題は，POS データ（スー発展の歴史的な解説，さらにディープラーニングなど

パーマーケットの日別販売実績データ）から得られるの先進的な内容について理解できるよう講義設計を

過去の販売実績や，天気などから機械学習により需要行った．特に考慮した点として，なるべく平易に理解

予測モデルを構築し，そのモデルに基づいて小売店のを進め，かつ実践的に活用できるよう，概念としての利益ができるだけ大きくなるように自動的に発注業理解を主目的として，アルゴリズムやその計算式，導務を行うシステム（図 1）の開発である．

出法などについては意図的に内容から排除している．

PBL では，チーム対抗による自動発注システムのAI 技術に関する演習として，不動産オープンデータ

能力向上を一つの達成目標とした（自動発注コンテを用いた予測・分類問題を行った．演習環境としてスト）．ここで自動発注システムの能力とは，指定さはクラウド上に展開されたプログラミング環境であれた期間で発注業務を行った際の店舗の利益であり，る Jupyter [6] を用い，python によるコーディングを期間中の総売り上げ額から総仕入れ額を引いたもの行った．

とする．各チームは，Azure ML を利用して需要予測

AI 技術に関する企業セミナーは，日本アイ・ビー・

モデルを作成する．小売店の振る舞いを再現する店舗

エム株式会社・株式会社日本総合研究所により開催さシミュレータ上で，作成した需要予測モデルに基づい

れ，IBM Watson やそのシステムの実際の活用例にて発注業務を行う自動発注プログラムを作成するこ

ついて講演が行われた．

とによって，システムの性能評価を行う．

3. 1. 2 総合演習

PBL 基礎では，最初に個人の演習として店舗シミュ

総合演習では，これまで学習したクラウド・ビッグ

レータを操作するための API を一通り説明した後，

データ・AI 技術の PBL での活用を目的とし，EMR

チームごとに自動発注システムを実装する．練習としを利用したビッグデータ処理結果を用い，Azure MLて，ヨーグルトの販売実績データを対象に機械学習

上で機械学習によるモデル構築を行った．講義ではアルゴリズムの選定やパラメタチューニングなどの予測モデルの評価指標についての説明を行った後，工夫ポイントをチームで相談しながら実装を進める．

Azure ML 上でのモデル構築と評価手順を説明する．

機械学習の教師データには，用意した 2009〜2013 年

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図2

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d–ñû²CðìYðX 8ƒy‚EUûO~wÅS•zOVWrbjVñìYñX ¯êy §•…•zOVWrbjV

ñ2017 年度授業アンケート結果の 5 年間のデータのうち 1〜3 年目のものを利用する．

る．そこで，一定水準以上の自動発注システムを開発チーム作業では，フリーライダー（チームの他のメン

し，かつ全員がチーム活動を経験することをが PBL

バーに任せて積極的に作業に参加しない学生）の出現の目的であると受講生に認知させるため，最終成果発がしばしば問題となるが，これを回避するため，ジグ

表会では，各チームごとに PBL 発展を通じどのようソー法による知識の共有やリレーコーディングを行っな活動をどのように分散された状況で行ってきたかな

た．ジグソー法では，機械学習のアルゴリズムを指ど，チーム活動に対する報告と，予測に対しチームが導者から 6 つ指定し，チームのメンバー各人がそれ取った戦略などの報告を受講生に求めた．また，教員ぞれのアルゴリズムを調査した上で，同じアルゴリにより 5 年目のデータを対象として店舗シミュレー

ズムを調査した他のチームのメンバーと議論を行い，タを実行し，商品ごとの順位やチャンスロス率・廃棄

その結果を各チームに持ち帰って共有させた．リレー

率などの分析結果と，総合順位の発表などを行った．

コーディングでは，チームのメンバー全員が一つの画面を共有し，一人のメンバーがドライバーとなって

3. 2 2017 年度の実施結果

キーボードを操作する．これを，全員がドライバーと2017 年度の我々の取り組みを評価するため，本年なるように短時間でドライバーを交代しながら実装

度受講生に対し終了後にアンケートを行った．アンを進めることを PBL 基礎の初日に実施した．

ケートは受講生 52 名中 47 名から回答を得た．アン

一通りチームで実装したところで，中間報告会としケートの設問と回答の一部を図 2 および以下に示す．

て，各チームの工夫点を発表してもらう．また 4 年目

Q1: 43 名が有益である（4 以上）と回答した．一のデータを利用して実際に店舗シミュレータを実行方で，2 と回答した学生が 1 名おり，基礎的な講義のし，各チームの自動発注システムの性能を共有した．

不足を指摘していたが，本演習は多くの学生にとって

3. 1. 4 PBL 発展

有益なものであった．

PBL 発展では，販売実績の傾向の異なる複数の商Q2: 37 名が合致していたと回答した一方，9 名は品に予測対象を広げて総合的な結果の向上を目指す．

どちらともいえない，１名は合致していなかったと回また，結果が偶然に左右されにくいように，試行の過答した．Q1 ではより多くの学生が PBL 演習を有益程を記録として残すことを各チームの課題として設と感じていたことから，技術を深く追うことを期待し定する．予測精度の指標には，売上金額から仕入金額ていた学生も本講義には満足したと考えられる．

を差し引いた利益の数値を用いる．PBL における自Q3: 44 名が 4 以上の評価を付けており，講師に対動発注システムの開発では，この利益を最大化するこする評価は高い．したがって，本 PBL 演習運営におとが一つの達成目標である．しかしながら，利益を追いて，講師のスキルは十分であったと考えられる．

求するあまり，特定のメンバーだけが作業をするよう

Q4: 積極的に参加した（4 以上の評価）と回答したになっては我々の教育目標から考えると本末転倒であ

受講生は 42 名であった．PBL は受講生の主体的な活表1

平均値も相対的に低いことからこれらの項目につい2017 年度アンケート分析

Q1

Q2

Q3

Q4

Q5

て，平均的に受講生からの評価が他の項目に対し低い

平均値

4.60

3.96

4.49

4.40

3.94

ことが明らかになった．また Q5 に関しては分散が大

中央値

5

4

5

5

4

きいため，環境に対する不満の大小には個人差が大き

分散

0.50

0.59

0.38

0.45

0.91

いことが分かった．そこで，これらの項目について，
特に低スコアをつけた受講生の自由記述について精動を前提にしており，89%の受講生から積極的に参加査を行い，2018 年度の実施における改善に向けて詳したとの回答を得たことは本演習の有用性を示す一細に分析した．

つの指標となる．これはチーム作業において問題となるフリーライダーの出現を回避するため，PBL 基礎
において行ったジグソー法による知識の共有やリレー

4. 1 Q2. テーマや内容はあなたの期待と合致していましたか

コーディングによって，全員が開発に参加することを本項目は受講生が期待する教育内容と本教育プロ意識づけたことも要因の一つと考えられる．一方で，グラムとのミスマッチを問う設問である．回答者の本設問は受講生の主観による評価であり，特に自身

21%（10 名）が 3 以下の評価であり，期待とのミスが関与したものに対しては一般的に積極性に対し高マッチが少なからず発生していたことがこの結果からい評価を付けがちであることも留意する必要がある．

伺える．それらの受講生の自由記述による回答では，また，本教育コースの参加学生はあらかじめ各大学

演習時間に比べて座学での講義時間が短いといった意

内での説明会や選抜などを自発的に受けた者であり，見が見られた．

そもそものモチベーションが高い学生が多いという傾
向も本結果に寄与していると考えられる．

AI やビッグデータ，クラウドの最新技術について
は，主に基礎知識学習補助の各講義の中で扱うように

Q5: 4 以上の評価を付けた学生が 34 であり，72%

しているが，PBL においては，AI・ビッグデータ・の受講生が良いと感じていた．一方で 2 を付けた学

クラウドの各技術をいかに組み合わせてチームとし

生は 5 名おり，教室の環境や設備に対し改善点があるて成果を出すかという点を重視しているため，最新技ことがわかる．2 を付けた学生のコメントとしては全術よりむしろ枯れた技術の利用が中心となっている．

員が演習に用いた部屋の通信環境を挙げている．これ

そのため，受講動機が最新技術に触れたい・知りたい

は演習に用いが環境がブラウザベースでありネットという部分にある一部の受講生にとって，期待とのミ

ワーク接続を必須であったが，多人数が 1 カ所に集スマッチが発生したものと考えられる．受講生の募集

まることにより無線通信の品質が低下することで演は，各大学・高専において行われるが，その説明は各

習環境へのアクセスが出来ないことが講義序盤では担当教員に任せられているため，本教育コースの目指

発生していたため，これに起因したアンケート結果ですところが受講希望者に十分に伝わっていない可能性あると考えられる．この問題に対しては，問題の発生は否定できない．一方で，最新技術を知り受講生自身を認識後，機器の入れなどを行った．

がより深く探求するきっかけになったという意見も得られており，講義・演習の中で受講動機とのミスマッ

4 問題点の分析

チを軽減できる可能性もあると考えられる．

本教育プログラムの継続的な改善活動の一環として，2017 年度のアンケート結果に基づいて改善点の4. 2 Q5. 教室の環境や設備はいかがでしたか

抽出を行った．Q1〜Q5 について，それぞれ平均値，

本項目は本質的には講義・演習を実施する教室の環

中央値，分散を表 1 に示す．

境や設備などの不満・不足などを問う設問である．実

表 1 によると，5 段階評価の 5 つの質問において中際には設問に対するコメントには演習で利用する開央値が 5 ではなかったのは Q2 と Q5 であった．また

発環境や，動作速度などに対する言及が多く，受講生

からの低評価の要因になっている．以下に授業評価ア
ンケートから得られたコメントより多く見られた問題点について述べる

4. 2. 3 サーバ過負荷の問題
AI に対する講義は，機械学習への理解を深めるた
め，予測，分類などの初歩的な内容について実際に

4. 2. 1 ネットワーク接続に関する問題

プログラミングの演習を行っている．演習は予習・復我々の講義環境は，講義時に受講生全員に対し 1 台

習などを効率的に行えるよう外部からアクセス可能ずつノート PC を貸与し，無線 LAN でのネットワー

な Jupyter サーバに対しブラウザでアクセスし行う．

ク接続を行い，Google Drive による講義資料の配布

2017 年度の実施では Intel Xeon E5649 × 2 （計 12や演習を行っている．無線 LAN の接続は円滑な講義

物理コア），メモリ 96GB のサーバ上で受講生全員の遂行に向け重要な事項であると当初より認識していJupyter を動作させていた．実行が分散されるようなたため，問題が発生後すぐに，大規模な環境構築にも比較的実行時間の小さなコードで演習を行う場合に対応可能な設備を準備した．具体的には約 60 台の端は大きな問題とはならないが，機械学習のアルゴリズ

末に対し，4 台のアクセスポイント（AP）を設置し，

ムのような実行が長いコードを同時に受講生が実行

AP ごとの最大接続数制限，AP ごとのチャンネル分する状況下においては過負荷の状態になり，結果とし離，電波強度にもとづく AP 切り替えを用いたローて本スペックのサーバでは大多数の受講生のコードがドバランシングの実施などを設定した．当初の想定で実行待ちの状況となり，円滑に演習を進めることがでは先に挙げた設備更新により講義遂行に対し十分なきなかった．

帯域を実現できていると考えていた．しかし実際の演習時には外部への接続に対し時間がかかる，接続がで

5 2018 年度におけるカリキュラムの実施

きないなどの問題が起きた．この問題に対し問題が発2018 年度は情報系の学部に所属する 9 大学・2 高専

生するタイミング，作業内容などからその問題の多く（大学 3 年生 50 名，4 年生 8 名，専攻科 1 年 5 名）かがバックグラウンドで行われる OS(Windows 10) のら 63 名の受講生を受け入れ，各チーム 7 名の 9 チー

自動更新であることが判明した．特に月 1 度程度のムで実施した（2017 年度比，2 大学 1 高専の追加，受講義間隔があるため，講義開始時には全端末が更新を

講生 11 名の増加）．基本的なカリキュラム設計は前始め，無線 LAN の特性上多くの輻輳が発生し，結果

年度と同様であるが，5. 2. 2 で後述する使用言語のとしてネットワーク接続が不安定になる問題が顕著に統一に合わせ，データ処理入門を初回に行い，また出る傾向が強いことが明らかになった．

総合演習を夏季集中へと移動し PBL 基礎の前に行っ

4. 2. 2 演習環境・言語の分散た．また，大きな変更点として 2017 年度には後期に2017 年度の実施では，基礎知識補助で行った演習

行っていた PBL 発展相当の一部を夏季集中の翌週に環境は，ブラウザと RLogin を用いた AWS の操作，合宿として実施し，その後の分散期間を 1 か月とし

eclipse を用いた Java による Hadoop 演習，ブラウザたことが挙げられる．

上の Jupyter を用いた Python による機械学習演習であった．また PBL はブラウザを用いた AzureML

5. 1 Q2 についての施策とその結果と Jupyter を用いた Python による自動発注プログ

我々が設定する PBL の目的においては，最新技術ラムを行っている．アンケートのコメントではこのよを学ぶことは必ずしも本質ではなく，それだけを目うな講義設計に対し，利用言語・開発環境の分散によ的とする受講動機とのミスマッチを改善するためにる学習のし辛さが多く挙げられていた．事前に講義に2018 年度は以下の施策を行った．

必要となるプログラミング言語に対しての言及がな• 受講生募集のための統一資料の用意かったため，講義当日に初めて Java を使う，Python• 自己評価シートによる振り返りを使うといった事態が発生していた．

• 最終成果発表会での報告項目の指定

図3

自己評価シート<¼

作業を始める前に計画を立てましたか
計画では作業の成果物を具体的に定義できましたか
計画は必要なタイミングで見直すことができましたか
計画にそって開発を進めることができましたか
計画した目標は達成できましたか
振り返り時に他のメンバの作業内容に関して情報共有できましたか
S7. 議事録・実験ノートは適切に作成できましたかS8. 自分はチームに何らかの貢献ができましたかS9. 自分の作業はチームのコンセンサスを得て実施しましたかS10. 自分の意見をチームに表明できましたかS11. 特定のメンバに依存せずにチームとして活動できましたか

S1.
S2.
S3.
S4.
S5.
S6.

6

図4

6

6

6

6

6

6

6

6

6

6

チームに対する自己評価結果のフィードバック事例に対する振り返りである．各自が能動的にチーム活動に参加することを促すためにこれらの項目を設定し5. 1. 1 受講生募集のための統一資料の用意ている．自己評価は，それを行った本人が自分の状況

2017 年度は本教育コースを本格的に実施した初年をあらためて認識するだけでなく，チームの中での意

度であり，受講生の募集も初めてであった．そのた識の違いを認識することも重要であると考えられる．

め，受講生の募集は各大学の担当教員等に一任されそこでチームごとに集計した結果を，翌日の演習の最ていたが，初年度で授業の事例がまだなかったことも初にそのチームにフィードバックし，その日以降の計あって，担当教員によってニュアンスの異なる説明が画に役立ててもらうようにした．図 4 に学生に対し行われていた可能性は否定できない．そこで，2018

提示したフィードバックの例を示す．図 4 は，それぞ

年度の募集にあたっては，各大学の担当者が共通に利れの評価項目に対して 1〜5 の評価を付けたメンバー

用できるような統一の説明資料を用意した．資料でがそれぞれ何人いたかを積み上げ棒グラフで表したは，グループワークを中心としたコースであること，ものである．

技術の習得ではなく技術を利用したシステム開発の5. 1. 3 最終成果発表会での報告項目の設定

PBL であることなどを明記した．これにより受講す

PBL で実装する成果物の一つの目標として，利益る段階でのミスマッチの減少を目指した．

の最大化を設定しているが，このことは最終成果発表

5. 1. 2 自己評価シートによる振り返り

会での報告内容が，いかに最終成果物の実装を工夫しPBL における活動の振り返りの手段として自己評たかという一点に陥ってしまうという危険をはらむ．

価シートを用意した．自己評価シートの評価項目とし

一方で，PBL の目的をチーム活動だけに焦点を当てて列挙したものを図 3 に示す． これらの項目について設定すると，コミュニケーションの取り方や情報共て，PBL 発展の実質の初日である 9 月 12 日と，翌有の仕方を工夫するそもそもの動機を失いかねない．

13 日の 2 日間において，各日終了時に各自 5 段階で

理想は，チーム活動の方法を工夫したその結果によっ評価した上で自己評価シートとして提出させた．項目て最終成果物の質が向上することであるが，これまで

S1〜S5 は作業の計画性に関する質問である．チームの PBL の実施においては，成果物の質の向上ばかりとして活動するためには，計画に基づいてメンバーがに着目されて，負荷の高いコミュニケーションを避け作業を行うことが重要であり，また必要に応じて見直る傾向も少なからず見られた．そこで 2018 年度の実すというプロセスを認識させるためにこれらの項目

施においては，最終成果発表会での各チームからの報を最初に列挙している．項目 S6〜S7 は情報共有に関告内容として，以下を含めることを前提に PBL を進する質問である．他のメンバーが何をしているかといめるように指示を行った．

うことを把握しながら作業を進めることはチーム活• 最終提出プログラムの概要

動において重要である．項目 SS8〜S11 は自分の活動• 最終プロダクトに至るまでの経緯

• チーム活動に関する工夫

表2• 計画と実態の差，計画の修正
結果として，最終成果発表会では，どのチームからも，実装したシステムのアルゴリズムやパラメータ設定の説明に偏らず，チーム活動におけるコミュニケー

2018 年度アンケート分析

Q1

Q2

Q3

Q4

Q5

平均値

4.57

4.19

4.67

4.40

4.42

中央値

5

4

5

5

5

分散

0.71

0.65

0.29

0.73

0.77

ションの取り方の工夫点や開発のプロセスに関する報告が得られた．

理入門として，受講生同士がグループで補間しあえる

Python 演習を実施した．
5. 2 Q5 についての施策とその結果

5. 2. 3 サーバ過負荷の問題

5. 2. 1 ネットワーク接続に関する問題

2018 年度は 5. 2. 2 で述べた通り，全ての演習環境

OS の自動更新によるネットワークへの過負荷が明を Jupyter サーバ上での実行を前提とした．そのたらかになったため，2018 年度の実施に向け OS の自めより一層のサーバ負荷に対する対応が必要となり，動更新を停止する施策を行うことを検討した．しかし利用サーバの分散化，高スペックサーバへの変更なながら我々が演習端末として用意していたノート PC

どを検討した結果，管理のコスト，受講生への利便に搭載されている OS である Windows10 では，OS性などから IaaS のクラウドサービスである Amazonの自動更新に対する方針の変更が多く，一定期間の停Web Service の EC2 を利用することとした．必要止は行えるが再度設定が必要になる，レジストリの変となるスペックを検討し vCPU72, メモリ 144GB の更やサービスの停止などを行った場合にも挙動が安定

c5.18xlarge で演習サーバを構築した．なお，本スペッ

せず自動更新の設定が戻っている，など利用者側でのクの EC2 インスタンスは$3.06 が時間当たり発生す

制御が困難であった．最終的には，講義時に接続する

るため，AiBiC Spiral 期間中全てを賄うことは現実

無線 LAN を OS 側の設定で従量課金ネットワークと的でない（1 か月あたり約$2200）と考え，負荷が集することで，安定して講義開始時の自動更新を停止す

中する中之島での講義日には AWS のサーバを，それることができた．

以外の予習・復習課題をおこなう期間では昨年度と同

5. 2. 2 演習環境・言語の分散様のサーバを利用した．

演習環境と使用言語の統一をはかるため，教材の見直しを行った．学生が最も長い期間触れることに

6 考察

なる PBL 発展での演習環境では Jupyter を用いて2018 年度の実施結果を評価するため，2017 年度にPython で開発を行うため，基礎知識補助で利用する実施したものと同じ項目で受講生に対して 5 段階評価

演習環境も Jupyter 環境へ移行することとした．具によるアンケートを最終成果発表会終了後に実施し，体的には，クラウド演習では SSH クライアントを

57 名から回答を得た．結果を図 5 および表 2 に示す．

Rlogin から Jupyter の Terminal 機能からの利用へ

2018 年度の改善点として挙げた Q2，Q5 の各質問

変更し，Python を用いた外部 API の利用演習の追項目については，平均値がそれぞれ 4 を超えるなど加を行った．ビッグデータ演習では Hadoop を Java

わずかではあるが改善が見られた．特に Q5 に対してではなく Python から利用する演習への変更を行い，は回答者の 63%が 5 の評価を付けており，演習環境

Jupyter 上から行えるよう変更した．さらに，開発環に関する課題は 2018 年度の施策によりおおむね克服

境 (Jupyter)，言語 (Python) への理解を深めるようできたと考えられる．Q2 については，2018 年度は事前課題として簡単な Jupyter 上での Python プロ

受講生が増えたにもかかわらず 3 以下の評価を付け

グラミングを受講生へ予習として課すことで，事前にた受講生の人数は 2017 年度から横ばいの一方で，5これらの環境に慣れてもらった．また，予習課題の確を付けた受講生が大幅に増えた．受講生募集時の説認とアイスブレイクを兼ね，初回講義の前にデータ処明の改善や自己評価シートによる振り返りの実施に

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図5

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ñ2018 年度授業アンケート結果

より，指導者側の意図はある程度は伝わったのではな

するテーマや内容に関する期待とのずれについては，

いかと考えられる．また，その上で Q1，Q3，Q4 に一定の改善は見られたものの，依然として大きなずれ

ついての評価が，2017 年度から大きな変化は見られが残った学生もいることが明らかになった．今後は，ず，2018 年度においても受講生にとって有益な教育

受講者数増加に対しても安定して利用可能な環境のコースが実施できていると考えられる．一方で，期設計や受講生とのミスマッチが明らかになった際の対待とのミスマッチを指摘する受講生は，少数ではあ応などについて検討を進める必要がある．

るが依然として存在する．Q2 は Q1 や Q4 との相関が高く（Q1-Q2 の相関係数：0.60，Q2-Q4 の相関係

謝辞 本教育コースの実施にあたりご尽力頂いた AiBiC

数：0.52），PBL への参加意欲や満足度にも大きく

関西参画校，連携企業の関係者各位ならびに本教育

影響している．PBL ではチーム活動が主となるため，コースの受講生各位に感謝します．

チームの他のメンバーへの影響も少なからずあり，ミ
スマッチの軽減は今後も継続的に検討する必要があ

参 考 文 献る．自由記述による回答では，より高度な技術を駆使[ 1 ] AiBiC 関西: https://aibic-spiral.enpit.jp/.
[ 2 ] Amazon Web Services: https://aws.amazon.
com/jp/.
[ 3 ] enPiT AiBiC: https://aibic.enpit.jp/.
[ 4 ] enPiT2 成長分野を支える情報技術人材の育成拠点の形成: http://www.enpit.jp/.
[ 5 ] Microsoft Azure Machine Learning: https://
azure.microsoft.com/ja-jp/services/machinelearning/.
[ 6 ] Project Jupyter: https://jupyter.org/.
[ 7 ] Saiki, S., Fukuyasu, N., Ichikawa, K., Kanda,
T., Nakamura, M., Matsumoto, S., Yoshida, S.,
and Kusumoto, S.: A Study of Practical Education
Program on AI, Big Data, and Cloud Computing
through Development of Automatic Ordering System, 07 2018, pp. 31–36.
[ 8 ] 脇森浩志, 杉山雅和, 羽生貴史: クラウドではじめる
機械学習: Azure ML でらくらく体験, リックテレコム,
2015.
[ 9 ] 井上克郎, 楠本真二, 後藤厚宏, 鵜林尚靖, 北川博之:
実践的情報教育協働ネットワーク enPiT, 情報処理, ぺた語義, 2 2014, pp. 194 – 197.
[10] 春名修介, 楠本真二, 井上克郎: 実践的情報教育協働ネットワーク：enPiT, SEC journal, Vol. 10, No. 2(2014),
pp. 54 – 57.

したかったという意見がいくつか見られたが，PBLの内容に取り込むことは現状では難しいため，基礎知
識学習や企業セミナーなどの中でそれらの受講生に対する対応ができればと考えている．

7 まとめ
本稿では enPiT「成長分野を支える情報技術人材の育成拠点の形成」ビッグデータ・AI 分野におけるAiBiC 関西で行っている教育コース AiBiC Spiral について，2017 年度，2018 年度の 2 年間の実施に関す
る報告を行った．2017 年度の実施後に行った受講生
アンケート結果の明らかになったいくつかの問題点について詳述し，これらの問題に対し 2018 年度に実施
した改善について述べ，その施行結果について報告を行った．アンケートの結果から，演習環境に関する受講生の満足度の低下は，運営側の工夫により改善できたことが分かった．一方で受講生の受講動機に直結